## SELEKSI PARAMETER MASUKAN MODEL TEC IONOSFER DI DAERAH LINTANG RENDAH
[INPUT PARAMATERS SELECTION OF IONOSPHERIC TEC MODEL AT LOW LATITUDE REGION]
Buldan Muslim Peneliti Pusat Sains Antariksa, Lapan e-mail: mbuldan@gmail.com Diterima 10 April 2013; Disetujui 14 Juni 2013

## ABSTRACT
In  ionospheric  total  electron  content  (TEC)  modeling,  selection  of  input parameters  can  increase  the  effectiveness  of  its  application  for  the  ionospheric prediction.  Several  input  parameters  for  the  ionospheric  model  are  solar  radio  flux  at 10.7  cm  (F 10.7 ),  geomagnetic  activity  index  from  midlatitude  geomagnetic  stations,  the Ap index, and geomagnetic index from equatorial geomagnetic stations, the  Dst index. TEC data from global ionospheric map (GIM) in January, from 1999 - 2010 have been used for learning and testing of general regression neural network (GRNN) of TEC at low latitude region. The selection of input parameters for the GRNN TEC model is done by optimizing  the  configuration  of  inputs  that  produce  a  smallest  error.  The  GRNN  TEC models have been eximined with four input configurations: 1. F 10.7 , and universal time (UT), 2.  F 10.7, Ap,  and UT,  3.  F 10.7, Dst,  and  UT,  4.  F 10.7 ,  Ap,  Dst,  and UT. The results showed the accuracy of the TEC models at the 105 º E meridian with input parameters such as F10.7, geomagnetic index (Dst or Ap), and UT vary with geomagnetic latitude. The  configuration  of  input  parameters  that  yield  the  most  accurate  model  of  monthly TEC is the third configuration that use the Dst index.
Keywords: TEC,  Model,  Input  parameters,  Selection,  Artificial  neural  networks,  General regression, Correlation

## ABSTRAK
Dalam  pemodelan Total  Electron  Content (TEC)  ionosfer,  pemilihan  parameter masukan  dapat  meningkatkan  efektivitas  penerapannya  pada  prediksi  ionosfer. Beberapa  parameter  masukan  untuk  model  ionosfer  antara  lain  adalah  fluks  radio matahari  pada  gelombang  10,7  cm  (F 10.7 )  indeks  aktivitas  geomagnetik  dari pengamatan di daerah lintang tengah yaitu indeks Ap dan indeks aktivitas geomagnet dari pengamatan di daerah ekuator yaitu indeks Dst. Data TEC dari Global Ionospheric Map (GIM)  pada  bulan  Januari,  mulai  1999  sampai  2010  telah  digunakan  untuk pembelajaran dan pengujian model Jaringan Syaraf Tiruan Regresi Umum (JSTRU) di daerah  lintang  rendah.  Pemilihan  parameter  masukan  untuk  model  TEC  dilakukan dengan  cara  mengoptimasi  konfigurasi  masukan  yang  dapat  menghasilkan  model dengan  kesalahan  terkecil.  Model  TEC  JSTRU  dibuat  dengan  empat  konfigurasi masukan: 1. F 10.7 , dan Universal Time (UT),  2. F 10.7 , Ap, dan UT, 3. F 10.7 , Dst, dan UT, 4.  F 10.7 ,  Ap,  Dst,  dan  UT.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  model  TEC pada  meridian  105 º BT  dengan  parameter-parameter  masukan  yaitu  F 10.7 ,  indeks geomagnet  (Dst  atau  Ap),  dan  UT  bervariasi  terhadap  lintang  geomagnet.  Konfigurasi parameter  masukan  yang  menghasilkan  model  TEC  bulanan  paling  akurat  adalah konfigurasi ketiga yang menggunakan indeks Dst.
Kata kunci: TEC, Model, Parameter masukan, Pemilihan, Jaringan syaraf tiruan, Regresi umum, Korelasi

## 1  PENDAHULUAN
Beberapa model TEC ionosfer dari data TEC berbasis Global Positioning System (GPS)  telah dikembangkan dalam beberapa tahun terakhir. Scharroo dan Smith (2010) telah menggunakan indeks aktivitas matahari yang diturunkan dari TEC yang dinamai dengan Global Total Electron Content (GTEC), untuk pemodelan TEC global. Bergeot et al.  (2013)  menggunakan  indeks  aktivitas matahari yang  baru, disingkat  dengan  F 10.7P yang  diturunkan  dari  indeks  F 10.7 dan  rata-rata  F 10.7 selama  81  hari  sebelumnya, untuk pembuatan model klimatologi TEC ionosfer sebagai fungsi lintang.
Kedua  model  tersebut  adalah  model  klimatologi  TEC  ionosfer  yang  berlaku untuk nilai rata-rata TEC harian global sebagai fungsi indeks aktivitas matahari F 10.7P dan lintang geomagnet (Bergeot et al., 2013) dan model GTEC sebagai fungsi F 10.7 dan pengembangannya  model  TEC  lokal  sebagai  fungsi  GTEC,  lintang,  bujur  dan  waktu universal (Scharroo dan Smith, 2010).
Kedua  model  global  TEC  tersebut  hanya  menggunakan  indeks  aktivitas matahari dan belum menggunakan indeks aktivitas geomagnet. Walaupun penggunaan indeks  GTEC  dapat  mengurangi  kesalahan  model  karena  perbedaan  respon  ionosfer saat fase naik dan fase turunnya siklus aktivitas matahari tetapi dengan indeks GTEC yang  merupakan  rata-rata  TEC  global,  model  TEC  dengan input GTEC  tanpa menggunakan  indeks  geomagnet  berpotensi  mempunyai  simpangan  yang  besar  saat terjadi  badai  geomagnet.  Model-model  tersebut  dikembangkan  dari  data Global Ionospheric Map (GIM).
Untuk  model  klimatologi  TEC  lintang  rendah  yang  tidak  hanya  dapat merepresentasikan variasi jangka panjang yaitu variasi harian, musiman dan tahunan yang dipengaruhi  oleh aktivitas matahari  tetapi  juga  dapat merepresentasikan variasi diurnal  TEC  dan  pengaruh  aktivitas  geomagnet,  model  TEC  lintang  rendah  perlu dikembangkan  dalam  era  informasi  sekarang  ini  model  TEC  yang  dapat  digunakan untuk prediksi  ionosfer  memerlukan parameter masukan  yang  tersedia  secara online . Dengan parameter masukan yang murni diturunkan dari data aktivitas matahari dan geomagnet  maka  model  TEC  yang  dikembangkan  berpotensi  dapat  diterapkan  untuk prediksi TEC secara online dan dapat dijalankan secara otomatis.
Makalah  ini  membahas  pemilihan  parameter  masukan  yang  optimum  untuk model  TEC  ionosfer  lintang  rendah  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Regresi Umum  (JSTRU)  dengan  konfigurasi  masukan  yang  berbeda-beda.  Pada  bab  2 dijelaskan  parameter  cuaca  antariksa  yang  mempengaruhi  TEC  ionosfer,  bab  3 menjelaskan JSTRU yang digunakan untuk pemilihan parameter masukan model TEC, bab 4 menjelaskan data dan metodologi, bab 5 berisi hasil dan pembahasan pemodelan TEC dan diakhiri dengan kesimpulan pada bab 6.

## 2  INDEKS AKTIVITAS MATAHARI DAN GEOMAGNET

## 2.1 Indeks Aktivitas Matahari
Indeks  aktivitas  matahari  paling  tua  adalah  bilangan sunspot (R)  yang  telah memberikan  catatan  terpanjang  aktivitas matahari yang  telah  diamati  secara rutin di Observatorium  Zurich  sejak  1814.  Dari  pengamatan  rutin  tersebut  dapat  diestimasi bilangan susnpot ke  belakang  sampai  tahun  1961(Hathaway,  2013).  Indeks  ini merupakan  referensi  utama  aktivitas  matahari  mewakili  terulangnya  intensitas loop magnetik  yang  terlihat  di  permukaan  Matahari.  Saat  ini,  R  internasional didistribusikan oleh S olar Influences Data Analysis Center (SIDC). Indeks ini didasarkan
pada proses statistik dari jaringan pengamatan bilangan sunspot sebanyak 86 stasiun pengamatan matahari yang tersebar dalam 29 negara (Clette et al. 2007).
Selain  R,  indeks  aktivitas  matahari  yang  lebih  merepresentasikan  radiasi  EUV yang  merupakan  sumber  utama  ionisasi  di  atmosfer  atas  adalah  F 10.7 yang  direkam secara  rutin  sejak  1947  (Covington,  1969).  Indeks  F 10.7 dinyatakan  dalam Solar  Flux Unit (1  SFU  =  10 -22 Wm -2 Hz -1 ).  Jika  sumber  ionisasi  atmosfer  atas  meningkat  maka TEC juga akan meningkat.
Dari penelitian sebelumnya diperoleh bahwa indeks F 10.7 lebih tinggi korelasinya dengan TEC (bernilai lebih dari 0,9) dari pada bilangan sunspot R yang kurang dari 0,9 (Bergeot  et  al.,  2013).  Sehingga  dalam  penelitian  ini  digunakan  indeks  F 10.7 sebagai input model.

## 2.2 Indeks Aktivitas Geomagnet
Ilmuwan  geomagnet  telah  mengembangkan  beberapa  indeks  geomagnet  yang dirancang sebagai ukuran semikuantitatif aktivitas magnetosfer. Ada beberapa indeks geomagnet  tetapi  ada  4  indeks  yang  paling  umum  digunakan  yaitu  Dst,  Kp,  Ap,  dan AE. Mengingat kajian ini untuk seleksi parameter masukan untuk model TEC lintang rendah  maka  indeks  yang  dibahas  hanya  yang  terkait  dengan  pengamatan  di  daerah lintang rendah dan lintang tengah yaitu 3 indeks pertama, sedangkan indeks AE tidak dibahas dalam sub bab ini.

## 2.2.1  Indeks Kp
Indeks Kp diturunkan dari sekitar 24 stasiun geomagnet yang berada di daerah sub  aurora.  Stasiun  geomagnet  yang  digunakan  terletak  pada  lintang  geomagnet antara  +/-  45,0º sampai  +/-  62,5º.  Dari  dua  puluh  empat  stasiun  geomagnet  hanya dua  stasiun  yang  terletak  di  belahan  bumi  selatan  (Rostoker,  1972).  indeks  Kp  ini tersedia setiap interval 3 jam dalam satu hari. indeks ini mempunyai skala logaritmik. Kondisi geomagnet tenang memiliki indeks 0 dan kondisi geomagnet paling terganggu diberi indeks 9.

## 2.2.2  Indeks ap dan Ap
Indeks ap adalah versi linier dari indeks Kp. Sedangkan indeks Ap adalah rata- rata indeks ap dalam sehari. Dalam skala linier indeks Kp 9 setara dengan indeks ap 400.

## 2.2.4  Indeks Dst
Indeks  Dst  dikembangkan  sebagai  indikator  aktivitas  arus  cincin.  Stasiun pengamatan  geomagnet  yang  digunakan  dipilih  yang  jauh  dari  pengaruh  aurora  dan elektrojet aurora. Awalnya diturunkan dari 8 stasiun pengamatan yang terletak antara 9 º - 33 º lintang utara dan selatan.
Mengingat  model  TEC  ionosfer  yang  ditinjau  adalah  untuk  daerah  lintang rendah maka dipilihlah dua indeks yang dikaji yaitu indeks Ap dan Dst. Pemilihan dua indeks  yang  dikaji  tersebut  untuk  pemodelan  TEC  ionosfer  karena  kedua  indeks tersebut  mempengaruhi  variabilitas  ionosfer  lintang  rendah  melalui  proses  transport plasma yang disebabkan oleh aktivitas arus cincin dan dipengaruhi juga oleh aktivitas aurora.  Pada  saat  terjadi  gangguan  geomagnet  yang  sangat  besar  maka  dapat  terjadi transfer  energi  dari  daerah  aurora  ke  arah  lintang  rendah  bahkan  sampai  ekuator. Oleh karena itu walaupun TEC yang dikaji adalah untuk daerah lintang rendah, indeks Ap juga dikaji sebagai parameter masukan model TEC.

## 3  JARINGAN SYARAF TIRUAN REGRESI UMUM
Jaringan Syaraf Tiruan Regersi Umum (JSTRU) atau General Regression Neural Network (GRNN)  adalah  salah  satu  dari  algoritma  pembelajaran  probabilistik  sebagai alternatif  dari  algoritma  propagasi  balik.  Algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk pemodelan  suatu  sistem  atau  kontrol  proses.  Berbeda  dengan  pemodelan  parametrik yang  menghubungkan  variabel  bebas  dengan  tak  bebas  dengan  sejumlah  parameter dengan pembatasan asumsi tertentu, JSTRU termasuk dalam model non parametrik di mana jumlah parameter model tidak dapat ditentukan dalam jumlah tertentu.
Dengan  asumsi  bahwa  f(x,y)  merepresentasikan  pasangan  fungsi  kerapatan probabilitas  konitnyu  dari  variabel  acak  vektor  x  dan  satu  variabel  acak  skalar  y. Misalkan X adalah nilai terukur tertentu dari sejumlah nilai acak x,  kondisi rata-rata y untuk X (disebut juga regresi y pada x) diberikan oleh (Specht, 1991).
          
dy y X f dy y X yf X y E ) , ( ) , ( | (3-1)
Keterangan:
y = keluaran dari estimator
X = vektor masukan estimator E[y|X] = nilai harapan keluaran untuk vektor masukan X.
Nilai fungsi secara optimal diestimasi sebagai ( Disorntetiwat dan Dagli, 2000)
     n i i n i ij i i h w h y 1 1
(3-2)
Dimana w ij adalah keluaran target terkait dengan vektor pembelajaran X i dan keluaran j.
         2 2 2  i D
i e h (3-3)
keluaran  neuron  lapisan  tersembunyi  setelah  melalui  fungsi  transfer  berbentuk eksponensial  yang  lebarnya  tergantung  pada  lebar  fungsi  transfer  (σ),  dan  D  adalah jarak kuadrat antara vektor masukan X dan vektor pembelajaran U i yang merupakan pusat i yang dapat ditulis sebagai,
(3-4)
JSTRU  terdiri  dari  empat  lapisan.  Lapisan  pertama  berisi  neuron-neuron masukan, lapisan kedua berisi neuron-neuron tersembunyi dan lapisan ketiga adalah lapisan  penjumlahan  dan  lapisan  keempat  adalah  lapisan  keluaran.  Sebagaimana dijelaskan pada Gambar 3-1, pada lapisan pertama vektor input disebar dalam neuron input di mana setiap input X i menempati satu neuron ke i . Pada lapisan kedua terdiri dari fungsi transfer di mana setiap neuron berisi satu fungsi transfer h i . Pada lapisan penjumlahan  sekelompok  neuron  merupakan  penjumlahan  hasil  perkalian  bobot w ij dengan  fungsi  transfer h i . Dan  satu  neuron  berfungsi  sebagai  penjumlahan output fungsi  transfer  tanpa  bobot h i. Pada  lapisan  keluaran  berisi  neuron-neuron  yang merupakan fungsi estimasi atau nilai harap Yi .

## Gambar 3-1: Arsitektur JSTRU

## 4  DATA DAN METODOLOGI
Data  TEC  yang  digunakan  dalam  seleksi  parameter  masukan  model  diperoleh dari peta GIM pada bulan Januari mulai tahun 1999 sampai dengan 2010. Peta GIM dalam  bentuk  numerik  dapat  diperoleh  dari ftp://ftp.unibe.ch/aiub/ .  Pemilihan  data hanya  pada  bulan  Januari  dengan  asumsi  bahwa  pengaruh  aktivitas  geomagnet  dan matahari  tidak  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  variasi  posisi  garis  edar  matahari sehingga  parameter  masukan  yang  terpilih  pada  bulan  Januari  akan  berlaku  juga untuk  masukan  model  TEC  pada  bulan  lainnya  dengan  sekumpulan  data  TEC  dan parameter masukan pada bulan yang sesuai. Data untuk parameter masukan adalah indeks F 10.7 , Ap dan Dst pada bulan Januari pada tahun yang sama dengan data TEC. Data TEC, F 10.7 , Ap dan Dst dihitung rata-rata bulanannya sebelum digunakan untuk pemodelan.
Menggunakan  empat  konfigurasi  masukan  yang  berbeda  dilakukan  pemodelan TEC ionosfer menggunakan JSTRU sebagaimana dijelaskan dengan Gambar 4-1. Model JSTRU1  menggunakan  masukan  hanya  indeks  aktivitas  matahari  F 10.7 dan Universal Time (UT), konfigurasi masukan kedua melibatkan indeks F 10.7 , Ap, dan UT digunakan untuk model JSTRU2, konfigurasi ketiga untuk model JSTRU3 dengan masukan F 10.7 , Dst,  dan UT,  kemudian  konfigurasi  masukan  ke empat  adalah  F 10.7 ,  Ap,  Dst, dan UT untuk model JSTRU4.
Gambar  4-2  menjelaskan  algoritma  pembelajaran  model  JSTRU.  Dengan pasangan  vektor input X1  (bersisi  parameter  masukan  UT,  F 10.7 ,  Ap  dan  Dst  sesuai konfigurasinya)  dan output TEC1  yang  sesuai  dengan  waktu  UT  dan  bersamaan waktunya  dengan  vektor input X1,  dilakukan  pembelajaran  satu  jalan  dengan  lebar fungsi transfer tertentu, σ, untuk mendapatkan model TEC JSTRU. Model TEC tersebut digunakan  untuk  prediksi  TEC2  dengan input X2.  Prediksi  TEC2  dari  model  JSTRU, TEC2p  dibandingkan  dengan  data  uji  TEC2  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata
simpangan mutlak atau Mean Absolut Deviation (MAD) . Dengan mengubah-ubah lebar fungsi  tranfser  σ  akan  diperoleh  beberapa  model  JSTRU  dengan  MAD  yang  berbeda beda. Kemudian dicarilah dari sekumpulan data MAD suatu lebar σ dengan MAD yang terkecil.  Kemudian  dengan  σ  yang  terkecil  itulah  model  JSTRU  yang  terpilih  untuk konfigurasi input X tertentu. X berisi satu atau lebih parameter masukan F 10.7 , Ap, Dst, dan UT. Untuk satu pasangan input-output X dan TEC dipilih 90 % untuk X1 dan TEC1 dan  10  %  digunakan  sebagai  X2  dan  TEC2  yang  dalam  pemilihan  parameter input sebagai data uji.
Gambar 4-1: Kombinasi input model  JSTRU.  Konfigurasi  input  JSTRU1  adalah  F 10.7 ,  dan  UT, input JSTRU2  adalah  F 10.7 ,  Ap, dan  UT,  JSTRU3  menggunakan input F 10.7 ,  Dst,  dan UT,  dan JSTRU4 dengan input yaitu F 10.7 , Ap, Dst, dan UT
Gambar 4-2: Algoritma pemodelan TEC dengan JSTRU

## 5  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 5.1 Hasil
Gambar  5-1  menunjukkan  pembelajaran  JSTRU  untuk  beberapa  konfigurasi input dengan mengubah lebar fungsi transfer  . Diperoleh model JSTRU dengan nilai  sebesar  1,5  untuk  konfigurasi input pertama  (tidak  melibatkan  indeks  Ap)  dan konfigurasi input kedua  (yang  melibatkan  indeks  Ap).  Untuk  konfigurasi input ketiga
X2, TEC2 MAD - σ JSTRU X1, TEC1 TEC2p TEC JSTRU2 Ap TEC JSTRU3 Dst TEC TEC UT JSTRU1 JSTRU4 F 10.7
yang melibatkan indeks Dst diperoleh model TEC dengan kesalahan terkecil pada lebar fungsi  transfer  bernilai  1.  Untuk  konfigurasi input keempat  yang  melibatkan  dua indeks  geomagnet,  Ap  dan  Dst,  model  TEC  dengan  kesalahan  terkecil  terjadi  pada spread 2,58.
Gambar  5-2  menunjukkan  bahwa  konfigurasi  ketiga  yang  melibatkan  indeks geomagnet  Dst,  menghasilkan  model  TEC  JSTRU  memiliki  kesalahan  terkecil. Konfigurasi  parameter input model  yang  melibatkan  dua  indeks  geomagnet  yaitu  Ap dan  Dst  tidak  meningkatkan  kinerja  JSTRU  tetapi  sebaliknya  membuat  JSTRU memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah  dibanding  hanya  melibatkan  satu  indeks geomagnet Ap atau Dst bahkan konfigurasi tersebut menghasilkan model TEC JSTRU dengan  kesalahan  yang  lebih  besar  dari  pada  kesalahan  model  TEC  yang  tidak menggunakan indeks geomagnet (yaitu pada konfigurasi pertama).
Hubungan nilai σ dan akurasi model ditunjukkan pada Gambar 5-3. Model TEC JSTRU  memiliki  kesalahan  terbesar  dengan  nilai  σ  terbesar.  Kesalahan  terkecil diperoleh dengan σ terkecil untuk konfigurasi masukan ketiga yang melibatkan indeks geomagnet Dst.
Sementara  Gambar  5-4  menunjukkan  perbandingan  antara  model  dengan konfigurasi  masukan  kedua  dan  ketiga.  Di  atas  60 º lintang  selatan  geomagnet, tepatnya  di  70 º lintang  selatan  geomagnet,  indeks  Ap  lebih  baik  sebagai  masukan model  TEC  dibandingkan  dengan  indeks  Dst.  Di  atas  70 º lintang  selatan  geomagnet perbedaan  penggunaan  indeks  Ap  dan  Dst  tidak  cukup  berarti.  Untuk  belahan  bumi utara  berdasarkan  lintang  geomagnet,  indeks  Dst  lebih  baik  digunakan  sebagai input model  bersama  dengan  indeks  F 10.7 ,  dan  UT.  Kesalahan  model  terbesar  terjadi  di sekitar  10 º lintang  geomagnet  untuk  indeks  Ap,  dan  di  daerah  ekuator  geomagnet untuk indeks Dst.
Kesalahan model TEC yang terkecil terjadi pada 39,8 º lintang geomagnet selatan dan utara baik untuk input Ap dan Dst dengan MAD kurang dari 0,5 TECU.
Gambar 5-1: Pengujian  parameter  masukan  untuk  model  TEC  dengan spread atau  lebar  fungsi transfer  JSTRU  dari  0,1  sampai  3,0.  Mulai  dari  panel  paling  atas  diperlihatkan  MAD sebagai  fungsi  dengan  konfigurasi  masukan  F 10.7 (paling  atas),  F 10.7 dan  Ap  (panel kedua), F 10.7 dan Dst (panel ketiga), F 10.7 , Ap dan Dst (panel paling bawah)
Gambar 5-2: Pengujian  model  TEC  GRNN  di  koordinat  5 º LS dan 105 º BT  dengan  4 konfigurasi  yang berbeda menunjukkan konfigurasi ketiga menghasilkan model TEC paling akurat
Gambar 5-3: Kesalahan model minimum sebagai fungsi spread (σ) atau lebar fungsi transfer. Semakin lebar nilai σ, kesalahan model semakin besar
Gambar 5-4: Kesalahan  minimum  (MAD  minimum)  sebagai  fungsi  lintang  geomagnet  dengan kombinasi masukan F 10.7 dengan Dst (hitam) dan Ap (biru), menunjukkan bahwa indeks Dst sebagai masukan menghasilkan model TEC JSTRU yang lebih akurat
Gambar 5-5 menunjukkan korelasi antara F 10.7 dengan TEC untuk pukul 00:00 sampai pukul 22:00 mempunyai koefisien di atas 0,9. Walaupun nilai koefisien korelasi di atas 0,9 tetapi korelasi TEC memiliki variasi waktu diurnal di mana pada pukul 20 UT atau pukul 03:00 LT korelasi TEC dengan F 10.7 mencapai nilai terendah. Pada pukul 00:00 - 04:00 UT atau pukul 07:00 - 11:00 LT korelasi TEC mendekati satu.
Korelasi  antara  Dst  dengan  TEC  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  5-6 sangat kecil dengan koefisien korelasi antara -0,1 sampai -0,19. Dan pada Gambar 5-7 dapat  diketahui  bahwa  koefisien  korelasi  antara  Ap  dan  F 10.7 nilainya  antara  0,02 sampai 0,16. Koefisien korelasi antara indeks geomagnet dengan TEC memiliki variasi diurnal.  Untuk  Dst  dengan  TEC  korelasi  tertinggi  pada  pukul  08:00  UT  sedangkan antara Ap dengan TEC terjadi korelasi tertinggi pada pukul 10:00 UT.
Gambar 5-5: Korelasi antara TEC dengan F 10.7 mulai jam 0-22 UT di koordinat -5 º LS, 105 BT
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 0.955 0.96 0.965 0.97 0.975 0.98 0.985 0.99 0.995 1 UT K o e f i s i e n K o r e l a s i Korelasi TEC dengan F10.7 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 0.955 0.96 0.965 0.97 0.975 0.98 0.985 0.99 0.995 1 UT K o e f i s i e n K o r e l a s i Korelasi TEC dengan F10.7
Gambar 5-7: Korelasi antara Ap dengan TEC mulai jam pukul 0 - 22 UT di koordinat 5 º LS, 105 º BT

## 5.2 Pembahasan
Gambar 5-1 dan 5-3 menunjukkan bahwa makin rendah σ model JSTRU makin akurat. Nilai σ terkecil adalah konfigurasi masukan yang menggunakan indeks Dst. Hal ini terkait dengan karakteristik lebar fungsi transfer σ di mana semakin kecil σ JSTRU semakin mendekati data pengamatan karena model semakin lokal dan semakin besar σ akurasi  model  JSTRU  semakin  rendah  akurasinya  karena  semakin  global.  Dengan melibatkan  indeks  geomagnet  Dst,  model  TEC  pada  5 º LS  dan  105 º BT  memiliki kesalahan  terkecil.  Sebagai  perbandingan  peningkatan  kesalahan  model  TEC  dengan indeks Dst sekitar 0,34 TECU atau sekitar 22 % dibandingkan dengan menggunakan masukan indeks Ap. Ini menunjukkan bahwa indeks Dst lebih berpengaruh terhadap variabilitas  bulanan  TEC  dari  pada  indeks  Ap.  Hal  ini  karena  indeks  Dst  diturunkan dari data geomagnet di lintang rendah dan ekuator, sedangkan indeks Ap diturunkan dari  pengamatan  geomagnet  di  lintang  tengah.  Tetapi  lebih  akuratnya  penggunaan indeks geomaget Dst dalam konfigurasi parameter masukan untuk TEC dibandingkan dengan  penggunaan  indeks  Ap  tidak  terbatas  berlaku  untuk  model  TEC  di  daerah lintang rendah saja tetapi juga berlaku untuk daerah lintang tengah sampai 60 º lintang selatan geomagnet dan sampai 70 º lintang utara geomagnet seperti ditunjukkan pada Gambar 5-4. Hasil ini bisa disebabkan oleh gangguan geomagnet yang bersumber dari magnetosfer  yang  bersifat  global  yang  menggerakkan  variabilitas  pada  indeks  Ap  dan Dst. Di samping itu pengaruh gangguan geomagnet terhadap ionosfer juga dipengaruhi oleh  medan  listrik.  Semakin  menjauhi  ekuator  geomagnet,  pengaruh  kombinasi gangguan geomagnet dan medan listrik semakin kecil.
Penggunaan  dua  indeks  geomagnet  dalam  konfigurasi  masukan  di  samping indeks  F 10.7 dan  UT  tidak  menjamin  bahwa  model  TEC  menjadi  lebih  akurat sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  5-2.  Dengan  melibatkan  dua  indeks geomagnet;  Dst  dan  Ap,  model  TEC  JSTRU  yang  dihasilkan  memiliki  kesalahan terbesar. Model JSTRU yang dihasilkan juga jatuh pada nilai σ terbesar. Berarti dengan memasukkan  dua  indeks  geomagnet  tersebut  model  JSTRU  harus  dapat  memberi respon  terhadap  aktivitas  geomagnet  daerah  aurora  sekaligus  dapat  merespon pengaruh gangguan geomagnet dari daerah ekuator geomagnet, sehingga memerlukan nilai σ lebih besar sehingga menghasilkan model TEC JSTRU setelah diuji dengan data baru  mempunyai  kesalahan  terbesar.  Di  samping  itu  nilai  kedua  indeks  tersebut berlawanan.  Jika  terjadi  badai  geomagnet  sangat  besar,  indeks  Ap  bernilai  positif besar, sebaliknya indek Dst bernilai negatif besar. Nilai indeks yang berlawanan seperti
ini dapat menghasilkan model TEC yang tidak efektif.
Kesalahan  model  JSTRU  bervariasi  terhadap  lintang  geomagnet  menunjukkan bahwa  prediktibilitas  ionosfer  tergantung  lintang.  Di  daerah  ekuator  geomagnet prediktibilitas ionosfer paling rendah dengan kesalahan model bisa di atas 2,0 TECU. Sedangkan di lintang tengah prediktibilitas ionosfer tertinggi dengan MAD kurang dari 0,5 TECU. Hal ini terkait dengan pengaruh aktivitas aurora yang paling kecil terjadi di lintang geomagnet 39,8 o baik di utara maupun selatan. Lintang geomagnet 39,8 º juga paling  kecil  dipengaruhi  oleh  aktivitas  elektrojet  ekuator.  Semakin  rendah  lintang geomagnet semakin rendah prediktibilitas ionosfer karena pengaruh aktivitas elektrojet ekuator  makin  kuat  dan  semakin  tinggi  lintang  geomagnet  mulai  dari  39,8 º prediktibilitas ionosfer makin rendah karena semakin kuat pengaruh aktivitas aurora. Tetapi pengaruh aktivitas elektrojet terlihat lebih besar di ionosfer dari pada pengaruh aktivitas aurora.
Variasi  diurnal  nilai  korelasi  F 10.7 dengan  TEC  seperti  diperlihatkan  pada Gambar  5-5  memberikan  informasi  bahwa  pengaruh  aktivitas  matahari  yang diindikasikan dengan F 10.7 terjadi paling kuat pada pukul 02:00 UT atau pukul 09:00 LT di pagi hari beberapa jam setelah matahari terbit. Nilai paling rendah korelasi F 10.7 dengan TEC pada pukul 20:00 UT atau pukul 03:00 waktu lokal menunjukkan bahwa pada  malam  hari  tersebut  selain  pengaruh  matahari  juga  ada  faktor  lain  yang mempengaruhi ionosfer walaupun sangat kecil.
Sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 5-6 dan 5-7 variabilitas korelasi indeks aktivitas  geomagnet  dengan  TEC  memiliki  kemiripan  tetapi  berkebalikan  korelasinya. Mempunyai  korelasi  tertinggi  pada  sore  hari  yaitu  sekitar  pukul  15:00  LT  untuk  Dst dengan  TEC  dan  pukul  16:00  untuk  korelasi  TEC  dan  Ap,  dan  kedua  parameter memiliki  korelasi  terendah  dengan  TEC  pada  pukul  22:00  UT  atau  pukul  05:00  LT. Rendahnya  nilai  korelasi  pada  malam  hari  sampai  menjelang  matahari  terbit disebabkan kondisi ionosfer pada waktu tersebut dalam keadaan tanpa energi ionisasi dan dalam tahap rekombinasi di mana waktu hidup ion-ion dan elektron sudah hampir habis. Pada saat tersebut pengaruh gangguan geomagnet mencapai nilai terendah.
Dengan meninjau lokasi data TEC pada 5 º LS, dapat dipahami perbedaan nilai korelasi  antara  TEC dengan  indeks  Dst yang mencapai maksimum pada pukul  15:00 LT  dan  dengan  Ap  yang  mencapai  maksimum  pukul  17:00  LT.  Perbedaan  nilai maksimum  korelasi  tersebut  menunjukkan  adanya  perbedaan  respon  ionosfer terhadap  indeks  Ap  yang  merupakan  indikator  aktivitas  aurora  dan  indeks  Dst  yang merupakan  indikator  aktivitas  arus  cincin.  Karena  TEC  lintang  rendah  yang  ditinjau maka  perbedaan  waktu  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengaruh  aktivitas  aurora sekitar 2 jam lebih lambat dari pada pengaruh arus cincin pada TEC di lintang rendah.

## 6  KESIMPULAN
Melalui  pengujian  parameter  masukan  F 10.7 ,  indeks  Dst  dan  Ap  untuk pemodelan TEC ionosfer di daerah ekuator, lintang rendah, tengah dan tinggi dari data TEC  GIM  bulan  Januari  tahun  1999  -  2010,  pada  105 º BT  menggunakan  JSTRU menunjukkan  bahwa  selain  waktu  UT  dan  F 10.7 ,  penggunaan  indeks  geomagnet  Dst dapat menghasilkan model TEC lebih akurat dibandingkan dengan model TEC dengan masukan indeks geomagnet Ap, khususnya di daerah lintang rendah.
Dari  variabilitas  akurasi  model  terhadap  lintang  geomagnet  diperoleh  bahwa TEC  ionosfer  pada  39,8 º lintang  geomagnet  utara  dan  selatan  adalah  suatu  daerah yang  paling  stabil  dan  paling  kecil  dipengaruhi  oleh  aktivitas  elektrojet  ekuator  dan aurora.  Pengaruh  elektrojet  ekuator  pada  ionosfer  lebih  kuat  dibandingkan  pengaruh aktivitas  aurora  pada  ionosfer  yang  ditandai  dengan  simpangan  model  TEC  dengan masukan indeks Dst di daerah ekuator, lintang rendah dan lintang tengah lebih kecil
dibandingkan  kesalahan  model  TEC  dengan  masukan  indeks  Ap.  Menggunakan analisis  korelasi  telah  dikonfirmasi  bahwa  indeks  Dst  memiliki  korelasi  yang  lebih tinggi dengan TEC dibandingkan antara Ap dengan TEC.
Dalam  pengembangan  model  klimatologi  TEC  ionosfer  untuk  daerah  lintang rendah hendaknya menggunakan indeks geomagnet Dst selain indeks F 10.7 dan UT.

## DAFTAR RUJUKAN
Bergeot,  N.,    Tsagouri,  I.,  Bruyninx,  C.,  Legrand,  J.,  ean-Marie  ,  Chevalier,  Pascale Defraigne, P., Baire, Q., and Pottiaux, E., 2013. The Influence of Space Weather on  Ionospheric  Total  Electron  content  during  the  23rd  solar  cycle" ,  J.  Space Weather Space.
Clette, F., D. Berghmans, P. Vanlommel, R. Van der Linden, A. Koeckelenbergh, and L. Wauters, 2007. From the Wolf number to the International Sunspot Index: 25 years of  SIDC, Adv.  Space  Res.,  40  (7),  919–928,  ISSN:  0273-1177, DOI:10.1016/j.asr.2006.12.045.
Covington,  A. E., 1969. Solar Radio Emission at 10.7 cm, 1947–1968 , J. R. Astron. Soc. Can., 63, 125–132.
Disorntetiwat,  P.,  dan  Dagli,  C.  H.,  2010. Simple  Ensemble-Averaging  Model  based  on Generalized  Regression  Neural  Network  in  Financial  Forecasting  Problems , Adaptive  Systems  for  Signal  Processing,  Communications,  and  Control Symposium 2000. AS-SPCC, IEEE.
Hathaway,  D.H.,  2013. The  Sunspot  Cycle, http://solarscience.msfc.nasa.gov/ SunspotCycle.shtml, diakses 10 Oktober 2013.
Liu,  L.,  and  Y.  Chen,  2009. Statistical  Analysis  of  Solar  Activity  Variations  of  Total Electron  Content  Derived  at  Jet  Propulsion  Laboratory  from  GPS  Observations , J. Geophys. Res., 114, A10311, DOI:10.1029/2009JA014533.
Liu, L., W. Wan, B. Ning, O.M. Pirog, and V.I. Kurkin, 2006. Solar Activity Vvariations of the  Ionospheric  Peak  Electron  Density ,  J.  Geophys.  Res.,  111  (8),  A08304,  DOI: 10.1029/2006JA011598.
Scharroo,  R.,  and    Smith,  W.  H.  F.,  2010. A  Global  Positioning  System–Based Climatology  for  the  Total  Electron  Content  in  the  Ionosphere, Journal  of Geophysical Research, Vol. 115,  A10318.
Rostoker,  1972. Geomagnetic  Indices ,  Reviews  of  Geophysucs  and  Space  Physics,  Vol. 10, No.  4,  PP.  935-950.
Specht,    D.  F.,  1991. A  General  Regression  Neural  Network ,  IEEE  Transactions  on Neural Networks, Vol. 2., No. 6.